摘 要：本发明涉及颜色检测技术领域，具体为一种仿古亚麻粘活性染色的色差计算优化方法及系统。包括实时监测织物运动状态，计算运动速度和位移，确定光谱采集的时机和位置补偿参数；通过偏振光源在采集位置对待测织物表面进行照明，在织物表面法线方向进行偏振光谱数据采集，获得反射光谱信息；采用紫外光源激发待测织物表面，采集荧光光谱数据，识别不同纤维区域；计算纤维区域内的纤维密度分布，构建分层权重体系；基于反射光谱信息计算纤维区域的色差，提取色差特征，测算仿古度量化结果；根据仿古度量化结果设置色差阈值标准，并根据演变趋势调整色差阈值；基于分层权重体系和色差阈值，对纤维区域的色差值进行加权计算，得到综合色差评价结果。
权利要求书
1.一种仿古亚麻粘活性染色的色差计算优化方法，其特征在于，包括：
实时监测织物运动状态，计算运动速度和位移，确定光谱采集的时机和位置补偿参数；
通过偏振光源在采集位置对待测织物表面进行照明，在织物表面法线方向进行偏振光谱数据采集，并基于差分运算处理和位置补偿参数修正待测织物位移引起的光谱偏移，获得反射光谱信息；
采用紫外光源激发待测织物表面，采集荧光光谱数据，识别不同纤维区域；计算纤维区域内的纤维密度分布，构建分层权重体系；具体为基于纤维密度分布将纤维区域划分为核心仿古区、过渡融合区和背景稳定区，并设置权重系数；
基于反射光谱信息计算纤维区域的色差，提取色差的空间变异系数、颜色梯度分布熵和纤维界面清晰度指数，测算仿古度量化结果；根据仿古度量化结果设置色差阈值标准；
基于分层权重体系和色差阈值，对纤维区域的色差值进行加权计算，得到综合色差评价结果。
2.根据权利要求1所述的一种仿古亚麻粘活性染色的色差计算优化方法，其特征在于：
光谱采集的时机为光谱采集触发的提前量时间参数；
确定光谱采集的时机和位置补偿参数包括：以预设帧率连续拍摄织物表面标记点，分析连续帧间标记点的位移变化计算织物运动速度；基于织物运动速度和响应时间数据，计算光谱采集触发的提前量时间参数；根据织物在光谱采集期间的预期位移距离和实际位移距离，计算空间的位置补偿参数。
3.根据权利要求1所述的一种仿古亚麻粘活性染色的色差计算优化方法，其特征在于：
在织物表面法线方向进行偏振光谱数据采集包括：在织物表面法线方向的不同角度位置分别采集偏振光谱数据；对正交偏振方向和平行偏振方向的光谱数据进行差分运算，分离表面反射光和散射光成分，获得初始反射光谱数据。
4.根据权利要求3所述的一种仿古亚麻粘活性染色的色差计算优化方法，其特征在于：
基于位置补偿参数修正待测织物位移引起的光谱偏移包括：根据织物位移距离和光谱分辨率，计算位移引起的波长偏移量；通过波长偏移量对初始反射光谱数据进行波长校正，将偏移后的光谱数据重新映射到标准波长坐标系，并通过插值算法补偿因位移造成的初始反射光谱数据缺失，获得连续完整的反射光谱信息。
5.根据权利要求1所述的一种仿古亚麻粘活性染色的色差计算优化方法，其特征在于：
荧光光谱数据获取过程包括：采用紫外光源在安全功率密度范围内照射织物表面，采集波长范围的荧光发射光谱；识别不同纤维区域的过程包括：计算特征峰的荧光强度比值，当比值大于预设阈值时识别为亚麻纤维区域，当比值不大于预设阈值时识别为粘胶纤维区域。
6.根据权利要求1所述的一种仿古亚麻粘活性染色的色差计算优化方法，其特征在于：
所述纤维密度分布获取过程包括：基于荧光光谱识别结果，统计纤维区域面积内亚麻纤维和粘胶纤维的像素数量，计算亚麻纤维密度占比；设置权重系数过程包括：当亚麻纤维密度占比大于第一比例时设为核心仿古区，权重系数为第一系数；当密度占比小于等于第一比例且大于第二比例时设为过渡融合区，权重系数为第二系数；当密度占比小于等于第二比例时设为背景稳定区，权重系数为第三系数；采用高斯距离衰减函数在相邻区域边界建立权重梯度过渡。
7.根据权利要求1所述的一种仿古亚麻粘活性染色的色差计算优化方法，其特征在于：所述仿古度量化结果获取过程包括：基于反射光谱信息通过CIELab色空间转换计算各纤维区域的L*、a*、b*色度值和色差值ΔE；计算色差值在空间分布上的标准差作为空间变异系数；通过梯度算子计算相邻像素间的颜色梯度，统计梯度分布的信息熵作为颜色梯度分布熵；计算纤维界面处颜色过渡的平滑度作为纤维界面清晰度指数。
8.根据权利要求1所述的一种仿古亚麻粘活性染色的色差计算优化方法，其特征在于：所述综合色差评价结果获取过程包括：以仿古度量化结果为核心仿古区设置基准色差阈值的第一倍数作为允许色差阈值，为过渡融合区和背景稳定区分别设置递减的阈值系数；将各纤维区域的色差值与对应权重系数和区域面积比例进行乘积运算，对所有区域的加权色差值求和，得到综合色差评价结果。
9.一种仿古亚麻粘活性染色的色差计算优化系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的一种仿古亚麻粘活性染色的色差计算优化方法，包括：
采集位置获取模块，实时监测织物运动状态，计算运动速度和位移，确定光谱采集的时机和位置补偿参数；数据信息获取模块，通过偏振光源在采集位置对待测织物表面进行照明，在织物表面法线方向进行偏振光谱数据采集，并基于差分运算处理和位置补偿参数修正待测织物位移引起的光谱偏移，获得反射光谱信息；
织物分区模块，采用紫外光源激发待测织物表面，采集荧光光谱数据，识别不同纤维区域；计算纤维区域内的纤维密度分布，构建分层权重体系；具体为基于纤维密度分布将纤维区域划分为核心仿古区、过渡融合区和背景稳定区，并设置权重系数；
色差阈值设定模块，基于反射光谱信息计算纤维区域的色差，提取色差的空间变异系数、颜色梯度分布熵和纤维界面清晰度指数，测算仿古度量化结果；根据仿古度量化结果设置色差阈值标准；
色差结果获取模块，基于分层权重体系和色差阈值，对纤维区域的色差值进行加权计算，得到综合色差评价结果。
技术领域
本发明涉及颜色检测技术领域，具体为一种仿古亚麻粘活性染色的色差计算优化方法及系统。
背景技术
颜色测量技术是基于光谱学原理，通过测量物体对不同波长光线的反射或透射特性来定量描述颜色的技术。传统的色差测量主要采用分光光度法，利用分光光度计测量样品在可见光谱范围内的光谱反射率，然后根据CIE色度学理论计算出色度坐标，进而获得色差值。现有的色差仪通常采用积分球照明系统，通过标准光源照射样品表面，接收反射光并经过光谱仪分析得到光谱数据。
然而，现有色差测量技术在仿古亚麻粘混纺织物的染色检测中存在显著局限性。亚麻纤维天然的粗糙表面结构导致光线发生不规则散射，影响光谱测量的准确性和重现性。混纺织物中亚麻纤维与粘胶纤维的光学特性差异使得传统积分球测量方式无法有效区分不同纤维成分的颜色贡献。此外，仿古染色工艺追求的不均匀效果与传统色差测量要求的标准化测量点选择产生矛盾，难以建立统一的测量标准。在动态染色过程中，织物的运动状态进一步增加了实时色差检测的技术难度，现有静态测量设备无法满足在线检测的稳定性要求，严重影响了色差检测的精准性和实用性。
为此，提出一种仿古亚麻粘活性染色的色差计算优化方法及系统。
发明内容
本发明的目的在于提供一种仿古亚麻粘活性染色的色差计算优化方法及系统，包括实时监测织物运动状态，计算运动速度和位移，确定光谱采集的时机和位置补偿参数；通过偏振光源在采集位置对待测织物表面进行照明，在织物表面法线方向进行偏振光谱数据采集，获得反射光谱信息；采用紫外光源激发待测织物表面，采集荧光光谱数据，识别不同纤维区域；计算纤维区域内的纤维密度分布，构建分层权重体系；基于反射光谱信息计算纤维区域的色差，提取色差特征，测算仿古度量化结果；根据仿古度量化结果设置色差阈值标准，并根据演变趋势调整色差阈值；基于分层权重体系和色差阈值，对纤维区域的色差值进行加权计算，得到综合色差评价结果。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种仿古亚麻粘活性染色的色差计算优化方法及系统，包括：
实时监测织物运动状态，计算运动速度和位移，确定光谱采集的时机和位置补偿参数；
通过偏振光源在采集位置对待测织物表面进行照明，在织物表面法线方向进行偏振光谱数据采集，并基于差分运算处理和位置补偿参数修正待测织物位移引起的光谱偏移，获得反射光谱信息；
采用紫外光源激发待测织物表面，采集荧光光谱数据，识别不同纤维区域；计算纤维区域内的纤维密度分布，构建分层权重体系；具体为基于纤维密度分布将纤维区域划分为核心仿古区、过渡融合区和背景稳定区，并设置权重系数；
基于反射光谱信息计算纤维区域的色差，提取色差的空间变异系数、颜色梯度分布熵和纤维界面清晰度指数，测算仿古度量化结果；根据仿古度量化结果设置色差阈值标准；
基于分层权重体系和色差阈值，对纤维区域的色差值进行加权计算，得到综合色差评价结果。
优选的，光谱采集的时机为光谱采集触发的提前量时间参数；
确定光谱采集的时机和位置补偿参数包括：以预设帧率连续拍摄织物表面标记点，分析连续帧间标记点的位移变化计算织物运动速度；基于织物运动速度和响应时间数据，计算光谱采集触发的提前量时间参数；根据织物在光谱采集期间的预期位移距离和实际位移距离，计算空间的位置补偿参数。
优选的，在织物表面法线方向进行偏振光谱数据采集包括：在织物表面法线方向的不同角度位置分别采集偏振光谱数据；对正交偏振方向和平行偏振方向的光谱数据进行差分运算，分离表面反射光和散射光成分，获得初始反射光谱数据。
优选的，基于位置补偿参数修正待测织物位移引起的光谱偏移包括：根据织物位移距离和光谱分辨率，计算位移引起的波长偏移量；通过波长偏移量对初始反射光谱数据进行波长校正，将偏移后的光谱数据重新映射到标准波长坐标系，并通过插值算法补偿因位移造成的初始反射光谱数据缺失，获得连续完整的反射光谱信息。
优选的，荧光光谱数据获取过程包括：采用紫外光源在安全功率密度范围内照射织物表面，采集波长范围的荧光发射光谱；识别不同纤维区域的过程包括：计算特征峰的荧光强度比值，当比值大于预设阈值时识别为亚麻纤维区域，当比值不大于预设阈值时识别为粘胶纤维区域。
优选的，所述纤维密度分布获取过程包括：基于荧光光谱识别结果，统计纤维区域面积内亚麻纤维和粘胶纤维的像素数量，计算亚麻纤维密度占比；设置权重系数过程包括：设置权重系数过程包括：当亚麻纤维密度占比大于第一比例时设为核心仿古区，权重系数为第一系数；当密度占比小于等于第一比例且大于第二比例时设为过渡融合区，权重系数为第二系数；当密度占比小于等于第二比例时设为背景稳定区，权重系数为第三系数；采用高斯距离衰减函数在相邻区域边界建立权重梯度过渡。
优选的，所述仿古度量化结果获取过程包括：基于反射光谱信息通过CIELab色空间转换计算各纤维区域的L*、a*、b*色度值和色差值ΔE；计算色差值在空间分布上的标准差作为空间变异系数；通过梯度算子计算相邻像素间的颜色梯度，统计梯度分布的信息熵作为颜色梯度分布熵；计算纤维界面处颜色过渡的平滑度作为纤维界面清晰度指数。
优选的，所述综合色差评价结果获取过程包括：根据仿古度量化结果为核心仿古区设置基准色差阈值的第一倍数作为允许色差阈值，为过渡融合区和背景稳定区分别设置递减的阈值系数；将各纤维区域的色差值与对应权重系数和区域面积比例进行乘积运算，对所有区域的加权色差值求和，得到综合色差评价结果。
一种仿古亚麻粘活性染色的色差计算优化系统，包括：
实时监测织物运动状态，计算运动速度和位移，确定光谱采集的时机和位置补偿参数；
通过偏振光源在采集位置对待测织物表面进行照明，在织物表面法线方向进行偏振光谱数据采集，并基于差分运算处理和位置补偿参数修正待测织物位移引起的光谱偏移，获得反射光谱信息；
采用紫外光源激发待测织物表面，采集荧光光谱数据，识别不同纤维区域；计算纤维区域内的纤维密度分布，构建分层权重体系；具体为基于纤维密度分布将纤维区域划分为核心仿古区、过渡融合区和背景稳定区，并设置权重系数；
基于反射光谱信息计算纤维区域的色差，提取色差的空间变异系数、颜色梯度分布熵和纤维界面清晰度指数，测算仿古度量化结果；根据仿古度量化结果设置色差阈值标准；
基于分层权重体系和色差阈值，对纤维区域的色差值进行加权计算，得到综合色差评价结果。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
1、本发明通过在织物运动状态下进行实时监测，结合运动速度和位移计算位置补偿参数，能够有效修正织物位移所导致的光谱采集偏移问题。本发明在光谱采集过程中引入动态补偿机制，并利用帧率连续拍摄和触发提前量参数实现采集时机的精确控制，从而确保光谱数据在空间与时间上的一致性。不仅保证了动态工况下的测量稳定性，还能通过相邻测量点光谱融合，获得空间连续性更强的反射光谱信息，提高了染色过程中实时色差计算的精度与鲁棒性。
2、本发明通过偏振光谱与荧光光谱的联合采集，实现了对织物表面反射特征和纤维荧光特征的双重利用。在织物表面法线方向不同角度采集偏振光谱，通过正交与平行偏振光的差分运算，有效分离表面反射与散射成分，从而获取更为纯净的反射光谱信息。同时，结合紫外激发的荧光光谱数据，对特征峰强度比值进行分析，精确区分亚麻与粘胶纤维区域。不仅提高了纤维区域识别的准确性，还为后续的分层权重构建提供了科学依据，使色差计算能够更好地体现不同纤维在仿古染色效果中的作用差异。
3、本发明通过对纤维区域的密度分布进行量化统计，建立了核心仿古区、过渡融合区和背景稳定区三层分区，并结合高斯距离衰减函数实现区域间权重的平滑过渡。将不同纤维区域的重要性差异纳入考虑，使色差计算不仅反映整体视觉效果，还能突出仿古核心区域的关键贡献。进一步地，本发明基于反射光谱信息计算色差的空间变异系数、颜色梯度分布熵以及纤维界面清晰度指数，从而获得多维度的仿古度量化结果，并动态调整色差阈值标准。能根据仿古效果的演变趋势，预测性修正允许的色差范围，使优化过程更具自适应性。最终，综合加权计算得到的色差评价结果，提升了色差计算在仿古染色工艺中的应用价值与可信度。
附图说明
图1为本发明提供的一种仿古亚麻粘活性染色的色差计算优化方法流程图；
图2为本发明实施例提供的确定采集时机和位置补偿参数的流程图；
图3为本发明实施例提供的分层权重体系流程图；
图4为本发明提供的一种仿古亚麻粘活性染色的色差计算优化系统结构图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例一：
请参阅图1，本发明提供一种仿古亚麻粘活性染色的色差计算优化方法，技术方案如下：
实时监测织物运动状态，计算运动速度和位移，确定光谱采集的时机和位置补偿参数，具体参照图2；
光谱采集的时机为光谱采集触发的提前量时间参数；
确定光谱采集的时机和位置补偿参数包括：以预设帧率连续拍摄织物表面标记点，分析连续帧间标记点的位移变化计算织物运动速度；基于织物运动速度和响应时间数据，计算光谱采集触发的提前量时间参数；根据织物在光谱采集期间的预期位移距离和实际位移距离，计算空间的位置补偿参数。所述预期位移距离通过预测位置获取。
所述位置补偿参数的确定还包括多传感器融合机制：通过加速度传感器实时采集织物运动的加速度数据，结合图像传感器获得的位移数据进行卡尔曼滤波融合；建立运动预测模型，根据历史运动轨迹和当前加速度变化趋势预测织物未来位置；基于预测位置和实际测量位置的偏差动态校正位置补偿参数，提高光谱采集的空间定位精度。
所述运动预测模型包括多层神经网络架构：
输入层接收历史运动轨迹数据、当前加速度数据、速度数据和织物张力参数，对输入数据进行归一化处理和特征工程变换，得到标准化的运动特征向量；
特征提取层采用长短期记忆网络（LSTM）对时序运动数据进行深度特征提取，运用卷积神经网络（CNN）对空间位置数据进行特征编码，将时序特征和空间特征进行融合，得到综合运动状态特征；
预测层采用全连接网络结合注意力机制，对未来0.1～2.0秒内的织物位置进行回归预测，输出预测位置坐标、置信度评分和预测误差范围；
校正层根据实际测量位置与预测位置的偏差，采用卡尔曼滤波算法动态调整模型参数，将校正后的位置信息反馈给光谱采集模块用于精确定位，将预测误差信息传递给位置补偿参数计算模块用于动态补偿。
在本实施例中，通过实时监测织物运动状态，结合速度与位移计算，确定光谱采集的触发时机和位置补偿参数，避免织物高速运动导致的光谱采集偏差。通过提前量时间和空间补偿的协同优化，确保光谱信号获取更加稳定，提升了织物检测过程的可靠性和检测精度；通过多传感器融合和运动预测，显著提高了织物动态位置检测的精度和稳定性，减少了因位置误差导致的光谱偏移，提升了色差测量的准确性。
通过偏振光源在采集位置对待测织物表面进行照明，在织物表面法线方向进行偏振光谱数据采集，并基于差分运算处理和位置补偿参数修正待测织物位移引起的光谱偏移，获得反射光谱信息；
在织物表面法线方向进行偏振光谱数据采集包括：在织物表面法线方向的不同角度位置分别采集偏振光谱数据；对正交偏振方向和平行偏振方向的光谱数据进行差分运算，分离表面反射光和散射光成分，获得初始反射光谱数据。
在本实施例中，通过在织物表面法线方向利用偏振光源进行多角度光谱采集，并对正交与平行偏振方向的数据进行差分运算，有效分离表面反射光与散射光成分，得到更加纯净的初始反射光谱数据。同时结合位置补偿参数对运动引起的光谱偏移进行修正，确保光谱信息的准确性与稳定性，从而提升织物检测过程中光谱特征提取的精度和可靠性。
基于位置补偿参数修正待测织物位移引起的光谱偏移包括：根据织物位移距离和光谱分辨率，计算位移引起的波长偏移量；通过波长偏移量对初始反射光谱数据进行波长校正，将偏移后的光谱数据重新映射到标准波长坐标系，并通过插值算法补偿因位移造成的初始反射光谱数据缺失，获得连续完整的反射光谱信息。
在本实施例中，通过结合织物位移距离与光谱分辨率计算波长偏移量，并对初始反射光谱数据进行波长校正与标准坐标映射，确保光谱数据对齐准确。进一步利用插值算法补偿因位移导致的光谱缺失，获得连续完整的反射光谱信息，从而有效提升光谱分析的稳定性和可靠性。
采用紫外光源激发待测织物表面，采集荧光光谱数据，识别不同纤维区域；计算纤维区域内的纤维密度分布，构建分层权重体系，具体参照图3；具体为基于纤维密度分布将纤维区域划分为核心仿古区、过渡融合区和背景稳定区，并设置权重系数；
荧光光谱数据获取过程包括：采用紫外光源在安全功率密度范围内照射织物表面，通过配置安全防护装置的荧光光谱仪采集波长范围的荧光发射光谱；识别不同纤维区域的过程包括：计算特征峰的荧光强度比值，当比值大于预设阈值时识别为亚麻纤维区域，当比值不大于预设阈值时识别为粘胶纤维区域。
在本实施例中，紫外光源激发织物表面并采集荧光光谱数据，结合特征峰强度比值实现不同纤维区域的准确识别。进一步基于纤维密度分布构建分层权重体系，将区域划分为核心仿古区、过渡融合区和背景稳定区并赋予权重系数，从而实现对织物纤维结构的精细化区分与量化表征，有效提升仿古织物检测与分析的准确性和科学性。
所述纤维密度分布获取过程包括：基于荧光光谱识别结果，统计纤维区域面积内亚麻纤维和粘胶纤维的像素数量，计算亚麻纤维密度占比；设置权重系数过程包括：设置权重系数过程包括：当亚麻纤维密度占比大于第一比例时设为核心仿古区，权重系数为第一系数；当密度占比小于等于第一比例且大于第二比例时设为过渡融合区，权重系数为第二系数；当密度占比小于等于第二比例时设为背景稳定区，权重系数为第三系数；采用高斯距离衰减函数在相邻区域边界建立权重梯度过渡。所述第一比例、第二比例的获取方式包括：采集标准仿古样品的纤维密度分布数据，统计核心仿古区域的亚麻纤维密度占比范围，将占比范围的下限值设置为第一比例；统计过渡融合区域的亚麻纤维密度占比范围，将占比范围的下限值设置为第二比例；所述第一系数、第二系数、第三系数的获取方式包括：基于仿古效果重要性分析，将核心仿古区的第一系数设置为1.0；根据过渡融合区对整体仿古效果的贡献度，通过专家评价和实验验证确定第二系数的取值范围；根据背景稳定区对色差评价的影响权重，确定第三系数的取值范围；各系数满足归一化约束条件。
所述分层权重体系具有动态自适应调整机制：建立染色进程与权重系数的关联模型，根据染色时间进程和当前区域色差变化率动态调整各区域权重系数；当核心仿古区色差变化率超过预设阈值时，自动提高该区域权重系数，当过渡融合区达到目标仿古效果时降低其权重系数；采用滑动窗口平均法平滑权重变化过程，避免权重突变对评价结果的影响。
所述染色进程与权重系数的关联模型包括多维映射网络：
数据输入层接收染色时间进程数据、各区域当前色差值、色差变化率、染色液浓度、温度参数和pH值数据，对多源异构数据进行时间对齐和数据清洗，得到同步化的染色状态特征矩阵；
进程分析层采用循环神经网络（RNN）对染色时间序列进行建模，运用主成分分析（PCA）对高维染色参数进行降维处理，通过聚类算法识别不同染色阶段的特征模式，得到染色进程的阶段划分结果和特征权重；
关联建模层采用多任务学习框架，建立染色进程参数与各区域权重系数的非线性映射关系，运用梯度提升算法优化权重分配策略，得到核心仿古区、过渡融合区、背景稳定区的动态权重系数；
自适应调整层根据实时色差变化率超过预设阈值的情况，采用模糊控制算法动态调整权重系数，通过滑动窗口平滑处理避免权重突变，将调整后的权重系数传递给综合评价模块用于加权计算，将权重变化趋势信息反馈给染色控制系统用于工艺优化。
在本实施例中，通过统计纤维区域内亚麻与粘胶纤维的像素数量，计算密度占比并实现精确分区，依据不同占比设定核心仿古区、过渡融合区及背景稳定区的权重系数。进一步采用高斯距离衰减函数在相邻区域边界建立平滑权重梯度过渡，有效避免突变带来的分区不连续性，从而实现纤维分布的精细化表征和区域权重的科学化设置，提升织物检测与分析的准确性与鲁棒性；同时通过建立染色进程与权重系数的关联模型，实现了权重体系的智能化动态调整，使色差评价更加适应染色过程的实际变化，提高了仿古效果控制的精确性和染色工艺的自动化水平。
基于反射光谱信息计算纤维区域的色差，提取色差的空间变异系数、颜色梯度分布熵和纤维界面清晰度指数，测算仿古度量化结果；根据仿古度量化结果设置色差阈值标准；
所述仿古度量化结果获取过程包括：基于反射光谱信息通过CIELab色空间转换计算各纤维区域的L*、a*、b*色度值和色差值ΔE；计算色差值在空间分布上的标准差作为空间变异系数；通过梯度算子计算相邻像素间的颜色梯度，统计梯度分布的信息熵作为颜色梯度分布熵；计算纤维界面处颜色过渡的平滑度作为纤维界面清晰度指数。
所述色差阈值标准具有基于历史数据的自适应学习机制：建立染色批次数据库，存储不同工艺参数下的色差演变历史和最终仿古效果评价；采用深度学习算法分析历史数据中工艺参数、中间色差值与最终仿古质量的关联关系；基于当前批次的工艺参数和实时色差数据，预测最优色差阈值区间；通过在线学习机制根据当前批次的实际染色效果反馈优化阈值预测模型。
所述阈值预测模型包括深度学习预测网络：
历史数据层从染色批次数据库中提取工艺参数、中间色差演变序列、最终仿古效果评价数据，对历史数据进行数据清洗、异常值检测和特征标准化处理，得到结构化的训练数据集；
特征学习层采用深度神经网络对工艺参数与色差关联关系进行学习，运用时间卷积网络（TCN）提取色差演变的时序特征，通过自编码器学习仿古质量的潜在表示，得到多维度的关联特征向量；
预测推理层采用集成学习方法融合多个基础预测器，运用贝叶斯优化算法调整模型超参数，基于当前批次工艺参数和实时色差数据进行阈值区间预测，输出最优色差阈值的期望值、置信区间和预测可靠性指标；
在线学习层采用增量学习算法根据当前批次实际染色效果进行模型更新，运用强化学习机制优化阈值选择策略，将预测的阈值参数传递给色差分析模块用于动态阈值设置，将学习得到的优化参数存储到数据库中用于后续批次的预测改进。
在本实施例中，基于反射光谱信息对纤维区域进行色差计算，并通过CIELab色空间获取L*、a*、b*值及ΔE，结合空间变异系数、颜色梯度分布熵和纤维界面清晰度指数，形成仿古度量化结果。进一步根据该量化结果设置色差阈值标准，并在动态染色过程中依据其演变趋势进行预测性调整，从而实现对织物仿古效果的定量化评价与实时优化控制，提升染色过程的准确性和艺术效果；通过历史数据学习和智能预测，实现了色差阈值的自适应优化，显著提高了染色质量的一致性和可控性，减少了人工调试时间，提升了生产效率。
基于分层权重体系和色差阈值，对纤维区域的色差值进行加权计算，得到综合色差评价结果。
所述综合色差评价结果获取过程包括：根据仿古度量化结果为核心仿古区设置基准色差阈值的第一倍数作为允许色差阈值，为过渡融合区和背景稳定区分别设置递减的阈值系数；将各纤维区域的色差值与对应权重系数和区域面积比例进行乘积运算，对所有区域的加权色差值求和，得到综合色差评价结果。所述第一倍数的获取方式包括：采集多组标准仿古样品的色差数据，计算基准色差阈值；通过统计分析确定合格仿古产品的色差分布范围，将色差分布范围的上限值与基准色差阈值的比值作为第一倍数。
在本实施例中，通过结合分层权重体系和区域色差阈值，对不同纤维区域的色差值进行加权计算，获得更加客观的综合色差评价结果。通过为核心仿古区、过渡融合区和背景稳定区设置差异化阈值系数，并综合权重与区域面积进行归一化处理，实现色差评价的分区化与整体化统一，有效提升织物仿古效果评估的科学性与准确性。
本发明提出的仿古亚麻粘活性染色色差计算优化方法及系统，整体上实现了织物动态监测、光谱精确采集、纤维区域精细划分、权重自适应调整以及色差智能评价的全流程优化。通过实时监测织物运动状态，结合速度与位移计算，采用提前量时间和位置补偿机制，有效避免高速运动导致的光谱采集偏差，确保光谱信号稳定可靠；多传感器融合与神经网络预测模型进一步提升了动态定位精度，保证光谱信息的准确性。在光谱分析层面，通过偏振光多角度采集与差分运算，有效分离反射与散射成分，结合波长校正与插值补偿，获取连续完整的反射光谱信息。在纤维结构识别与权重构建方面，利用荧光光谱实现亚麻与粘胶纤维区分，基于密度分布构建核心仿古区、过渡融合区与背景稳定区的分层权重体系，并通过高斯函数实现平滑过渡及动态自适应调整，使权重分配更符合染色进程变化。在色差评价层面，结合CIELab色空间计算与空间变异系数、颜色梯度分布熵、界面清晰度指数，形成仿古度量化指标，并通过历史数据学习与深度预测网络建立自适应阈值模型，实现色差阈值的智能优化。最终结合分层权重体系与差异化阈值，对区域色差进行加权计算，得到客观全面的综合色差结果。整体方案有效提升了仿古织物检测与色差评估的精度、稳定性和智能化水平，为染色工艺的自动化与艺术效果控制提供了可靠支撑。
实施例二：
作为本发明的另一种实施方式，参照图4，本发明提供一种仿古亚麻粘活性染色的色差计算优化方法用于一种仿古亚麻粘活性染色的色差计算优化系统，具体技术方案为采集位置获取模块，实时监测织物运动状态，计算运动速度和位移，确定光谱采集的时机和位置补偿参数；
数据信息获取模块，通过偏振光源在采集位置对待测织物表面进行照明，在织物表面法线方向进行偏振光谱数据采集，并基于差分运算处理和位置补偿参数修正待测织物位移引起的光谱偏移，获得反射光谱信息；
织物分区模块，采用紫外光源激发待测织物表面，采集荧光光谱数据，识别不同纤维区域；计算纤维区域内的纤维密度分布，构建分层权重体系；具体为基于纤维密度分布将纤维区域划分为核心仿古区、过渡融合区和背景稳定区，并设置权重系数；
色差阈值设定模块，基于反射光谱信息计算纤维区域的色差，提取色差的空间变异系数、颜色梯度分布熵和纤维界面清晰度指数，测算仿古度量化结果；根据仿古度量化结果设置色差阈值标准；
色差结果获取模块，基于分层权重体系和色差阈值，对纤维区域的色差值进行加权计算，得到综合色差评价结果。本实施例以某纺织厂仿古亚麻粘活性染色自动化生产线为应用场景，详细说明本发明技术方案的具体实现过程。
该生产线设置有连续运行的染色设备，织物以每分钟十五米的速度通过染色区域。在染色区域出口位置设置有本发明的色差计算优化系统，包括运动监测模块、偏振光谱采集模块、荧光光谱采集模块、数据处理模块和评价输出模块。
首先通过预设帧率连续拍摄织物表面标记点，该标记点采用织物表面的天然纤维结构特征作为识别标志；通过分析连续帧间标记点的位移变化，实时计算出织物运动速度为每秒零点二五米。
基于织物运动速度和系统响应时间数据，计算出光谱采集触发的提前量时间参数为零点零八秒；确保当系统发出采集指令时，织物能够准确到达预定的光谱采集位置。同时，根据织物在光谱采集期间的预期位移距离和实际位移距离，计算出空间位置补偿参数为二毫米，用于修正采集过程中的位置偏差。
为进一步提高定位精度，系统采用多传感器融合机制，通过加速度传感器实时采集织物运动的加速度数据，结合图像传感器获得的位移数据进行卡尔曼滤波融合；建立的运动预测模型包括多层神经网络架构，能够根据历史运动轨迹和当前加速度变化趋势预测织物未来位置，预测精度达到毫米级别。
在确定的采集位置，通过偏振光源在织物表面法线方向进行照明，偏振光源采用宽光谱LED阵列，波长覆盖380至780纳米可见光范围。在织物表面法线方向的0度、15度、30度和45度四个不同角度位置分别采集偏振光谱数据。
对于每个采集角度，同时获取正交偏振方向和平行偏振方向的光谱数据。通过对这两个偏振方向的光谱数据进行差分运算，有效分离出表面反射光和散射光成分，获得初始反射光谱数据，显著降低了亚麻纤维粗糙表面结构造成的光散射干扰。
基于位置补偿参数，对待测织物位移引起的光谱偏移进行修正；根据织物位移距离二毫米和光谱分辨率1纳米，计算出位移引起的波长偏移量为0.5纳米；通过波长偏移量对初始反射光谱数据进行波长校正，将偏移后的光谱数据重新映射到标准波长坐标系；采用三次样条插值算法补偿因位移造成的初始反射光谱数据缺失，最终获得连续完整的反射光谱信息。
采用紫外光源在安全功率密度每平方厘米五毫瓦范围内照射织物表面，通过配置安全防护装置的荧光光谱仪采集300至600纳米波长范围的荧光发射光谱。亚麻纤维在350纳米处具有特征荧光峰，粘胶纤维在420纳米处具有特征荧光峰。
计算350纳米与420纳米处荧光强度的比值作为纤维识别依据；当比值大于预设阈值1.5时，识别该区域为亚麻纤维区域；当比值小于等于预设阈值1.5时，识别该区域为粘胶纤维区域；通过这种方式，能够精确区分混纺织物中的不同纤维成分分布。
基于荧光光谱识别结果，统计每平方厘米纤维区域面积内亚麻纤维和粘胶纤维的像素数量，计算亚麻纤维密度占比；在本实施例中，当亚麻纤维密度占比大于70%时，设定为核心仿古区，权重系数为0.6；当密度占比在30%至70%之间时，设定为过渡融合区，权重系数为0.3；当密度占比小于30%时，设定为背景稳定区，权重系数为0.1。
为避免权重突变，采用高斯距离衰减函数在相邻区域边界建立权重梯度过渡，衰减系数设定为0.8；分层权重体系具有动态自适应调整机制，建立染色进程与权重系数的关联模型，根据染色时间进程和当前区域色差变化率动态调整各区域权重系数。
基于反射光谱信息通过CIELab色空间转换计算各纤维区域的L*、a*、b色度值和色差值ΔE。对于本实施例的仿古亚麻粘混纺织物，目标色度值设定为L等于45，a等于8，b等于20。
计算色差值在空间分布上的标准差作为空间变异系数，通过梯度算子计算相邻像素间的颜色梯度，统计梯度分布的信息熵作为颜色梯度分布熵；还计算纤维界面处颜色过渡的平滑度作为纤维界面清晰度指数，这三个指标共同构成仿古度量化结果。
具有基于历史数据的自适应学习机制，建立包含五千个染色批次数据的数据库，存储不同工艺参数下的色差演变历史和最终仿古效果评价；通过深度学习算法分析历史数据中工艺参数、中间色差值与最终仿古质量的关联关系，能够预测最优色差阈值区间。
根据仿古度量化结果，为核心仿古区设置基准色差阈值3的1.2倍，即3.6作为允许色差阈值，为过渡融合区和背景稳定区分别设置0.8倍和0.6倍的递减阈值系数；将各纤维区域的色差值与对应权重系数和区域面积比例进行乘积运算，对所有区域的加权色差值求和，得到综合色差评价结果。
本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
文章摘自国家发明专利，一种仿古亚麻粘活性染色的色差计算优化方法及系统，发明人：张国华，张香芝，何龙，陈浩，申请号202511573367.7，申请日2025.10.31。
